主动配电网宽适应性潮流灵敏度分析模型

分布式发电、储能及柔性负荷在配电网的大量接入引起配电网潮流的频繁变化,构建准确、简洁的节点注入功率与运行参数的函数模型对主动配电网的规划和运行至关重要。结合配电网辐射状拓扑结构,提出了一种对节点注入功率变化具有宽适应性的潮流灵敏度分析模型。所提灵敏度分析模型具体包含节点注入功率对线路损耗的二次形式的灵敏度模型、节点注入功率对节点电压的线性形式的灵敏度模型和节点注入功率对线路潮流的二次形式的灵敏度模型。对灵敏度模型应用于存在弱环网的配电系统时的有效性进行了分析,利用IEEE 33节点配电系统和含环网的IEEE 123节点配电系统进行仿真分析,仿真结果证明了所提灵敏度模型的有效性。     

基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法

针对使用单一设备特征进行负荷辨识存在的局限性,提出了一种基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法。通过分析设备的高频采样数据提取了V-I轨迹图像特征与功率数值特征。利用人工神经网络的高级特征提取能力,实现了V-I轨迹图像特征与功率数值特征的融合。最后以复合特征作为设备新的特征训练反向传播(BP)神经网络进行非侵入式负荷辨识。使用PLAID数据集对算法辨识效果进行了验证,并对比了不同分类算法对特征融合的有效性与负荷辨识能力。结果表明,该算法利用不同特征之间的互补性,克服了使用V-I轨迹特征无法反映设备功率大小的缺点,从而提高了V-I轨迹特征的负荷辨识能力,并且在嵌入式设备中的运算速度为毫秒级。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

面向需求响应的建筑用能在线分解方法

建筑负荷参与需求响应的潜力巨大,但限于目前的能耗监测技术而无法大范围应用。通过分析建筑能耗分项计量的特性,提出了面向需求响应的建筑用能分解方法。基于建筑负荷工作时电流、功率、分相等特征差异,从多个公共建筑和住宅建筑的电力公共数据集中,提取了建筑负荷的三重能效特征,包括功率能效特征、暂态能效特征和稳态能效特征,并形成建筑负荷特征数据库。通过信息筛选、三重特征匹配和比较修正,对建筑负荷进行辨识,实现了建筑负荷的在线分解。在公共建筑的实际验证中,将分解结果与既有的分项计量数据比对,表明该方法对需求响应资源有较高的辨识精度,能够满足建筑级需求响应的能耗监测要求。     

智能电网的经济学视角思考

智能电网受到国内外的极大关注.以智能电网为代表的新能源经济时代即将到来.作为复杂大系统的智能电网涉及的因素很多,对技术、经济、社会、环境等因素都会产生相互作用和影响.概括了智能电网的主要特征和目标,从经济学的视角对中国智能电网的规划和建设进行了思考,主要从智能电网的成本效益分析、智能电网的技术创新、技术转移与技术能力建设、智能电网的产学研结合、智能电网的效率与电力体制改革、智能电网的演进与设计5个方面对智能电网作了初步分析探讨,以期对智能电网的发展有所借鉴.     

含多微型电源的微网小信号稳定性分析

研究了微网中采用 P-f和Q-V下垂控制的多个微型电源同时参与系统频率调节时的微网小信号频率稳定性问题。在考虑控制器单元、功率测量单元以及整个电路网络动态特性的基础上建立了微网的小信号状态空间模型。利用该模型求取了微网在不同稳态工作点的系统特征值，利用系统特征值分析方法和时域仿真方法分析了负荷阻抗变化、等效线路阻抗变化和下垂控制器的下垂增益变化过程中微网的小信号频率稳定性问题。     

微网中分布式电源逆变器的多环反馈控制策略

对微网分布式电源逆变器进行了多环反馈控制器的设计与研究.在分析采用闭环控制的逆变器输出阻抗受线路参数和控制器参数影响的基础上,进行内环电压电流控制器的设计,电压控制器采用PI控制器稳定负荷电压,采用比例环节的电流控制器提高系统响应速度,并且设计控制器参数使输出阻抗为感性阻抗.在此基础上利用下垂特性设计外环功率控制器,实现微网内多逆变单元间的无线通信控制.所设计的多环控制器使微网联网运行时可以输出高质量的电能.当电网发生故障,微网由联网模式转到孤岛模式,分布式电源将自动调节功率输出,实现功率共享且不同模式之间的平滑切换.仿真结果证明了控制方案的有效性.     

含分布式电源的配电网故障分析叠加法

传统的配电网故障分析方法已不能满足未来分布式发电系统的需求。为此,文中针对含分布式电源的配电网故障分析展开研究。将常见分布式电源节点划分为PQ节点、PI节点、PV节点和PQ(V)节点几种类型,并根据各节点类型的特点,提出了在故障分析中的处理方法。根据含分布式电源的三相不平衡弱环配电网的特点,在前推回推类方法的基础上,提出了一种含分布式电源的配电网三相故障计算的叠加方法。该方法既能用于辐射型网络,也能用于弱环网络。采用13节点算例对所述方法进行了测试,算例结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于掩模经验模态分解的风速组合预测模型

在风电预测中,传统的经验模态分解法将风速信号分解为若干具有不同特征尺度的数据分量时,其所得分量可能存在模态混叠现象,影响风速预测的精度。为此,提出一种基于掩模经验模态分解法和遗传神经网络的风速预测组合模型。首先,通过掩膜信号法（masking signal,MS）对经验模态分解法进行改进,将风速信号分解为频率相对固定、更为平稳的分量。之后,利用遗传神经网络算法分别对这些分量进行预测,将各分量预测结果叠加后得到最终风速预测值。通过C++语言编程进行算法实现,采用实际风场数据进行仿真,其结果表明,所提方法计算时间较短,预测精度较高,特别适用于在线超短期（10 min）和短期（1 h）的风速预测,具有实际的工程应用价值。